Associaties tussen COVID-19 ARDS-behandeling, klinische trajecten en bevrijding van mechanische ventilator - een analyse van de NorthCARDS-dataset (NorthCARDS)

De onderzoekers zullen voor deze analyse gebruik maken van de NorthCARDS-dataset. Deze dataset omvat meer dan 1500 personen die zijn opgenomen in het Northwell Health System en die PCR-positieve COVID19-tests hebben ondergaan en invasief mechanisch zijn beademd voor ARDS. De ontwikkeling van het register is gestart in april 2020 en gaat door met het verzamelen van prospectieve gegevens voor alle mechanisch beademde COVID19 ARDS-patiënten in de Northwell Health-ziekenhuizen. Gegevensstructurering en -engineering worden geïnformeerd door wekelijkse multidisciplinaire beoordelingen, waaronder eerstelijns clinici, datawetenschappers, biostatistici en data-ingenieurs binnen de medische informatica. Willekeurige selectie van patiënten voor individuele 'handmatige' kaartbeoordeling vindt plaats voor gegevensaannames en registratie.

De twee resultaten die moeten worden gemodelleerd met behulp van multivariabele regressieanalyses zijn:

1. Index ziekenhuisoverleving en
2. Tijd voor bevrijding van mechanische ventilatie.

Bevrijding van mechanische beademing wordt gedefinieerd als niet-palliatieve extubatie en aanhoudende extubatie gedurende meer dan een week. Uitkomsten zullen worden verkregen uit vragen over elektronische medische dossiers. Patiënten van wie de onderzoekers op 30 november 2020 geen uitkomstgegevens hebben, worden gecensureerd in analyses en beschrijvende statistieken worden samengevat en afzonderlijk gepresenteerd.

De onderzoekers zullen deze analyse benaderen met behulp van beide hypothesegestuurde methoden, waarbij bekende risicofactoren voor slechte resultaten zullen worden opgenomen in de multivariabele regressiemodellen (logistische regressie voor Model 1 en Cox Proportionele gevaren voor Model 2); en onderzoekers zullen ook gegevensgestuurde variabeleselectie voor de modellen uitvoeren. A priori gedefinieerde risicofactoren die in de modellen zullen worden opgenomen, zijn: leeftijd, geslacht, BMI, functionele status bij aanvang (verpleeghuis versus gemeenschapsopname), comorbiditeit (coronaire hartziekte, chronische nierziekte, neurologische aandoeningen, COPD, diabetes, Actieve kanker, hypertensie); Intramurale behandelingen (voor continue waarden zijn (max, mediaan, traject)) inclusief PEEP-niveaus, rijdruk, FiO2, hypoxemie (Pao2:Fio2), type mechanische ventilator (draagbaar versus niet), op COVID gerichte medicatie (bijv. azithromycine , hydroxychloroquine, corticosteroïden); en eindorgaanschade in het ziekenhuis: leverdisfunctie, nierdisfunctie, coagulopathie (vastgelegd via SOFA-scores), cardiale disfunctie en shock vereisende vasopressor/inotroop. Kalendertijd, ziekenhuistype (buurt versus tertiair ziekenhuis) en ziekenhuiscapaciteit (gemeten als aantal gevulde ziekenhuisbedden en tijd vanaf opnamevolgorde in ER tot overplaatsing naar een ziekenhuisbed) zullen ook worden opgenomen in de analyses om rekening te houden met temporele en systemische invloeden van uitkomsten.

De uiteindelijke modellen zullen variabelen bevatten die zijn geselecteerd via een achterwaarts selectieproces, samen met variabelen die hoog zijn gerangschikt via datagestuurde methoden, waaronder een logistisch regressiemodel geregulariseerd door Lasso-penalty en Cox Proportional Hazards Model geregulariseerd door Lasso-penalty. De prestaties van het model worden beoordeeld voor model 1 (ziekenhuisoverleving) met behulp van de C-statistiek.

Modelprestaties voor Model 2 (tijd tot mechanische ventilatorvrijgave) zullen gebaseerd zijn op de C-statistiek aangepast voor gecensureerde gegevens.

Ontbrekende gegevensbeheer: wanneer de uitkomstgegevens ontbreken voor model (1) (overleving in het ziekenhuis), als er minder dan 5% van de uitkomsten ontbreekt, wordt een volledige casusanalyse gebruikt; als er meer dan 5% ontbreekt, wordt een gevoeligheidsanalyse uitgevoerd door aan te nemen dat alle ontbrekende uitkomsten verlopen of levend zijn om te zien of de resultaten vergelijkbaar zijn met die van volledige casusanalyse.

Wanneer de uitkomstgegevens ontbreken voor model (2) (bevrijding van mechanische ventilatie), wordt de ontbrekende uitkomst als gecensureerd beschouwd.

Als in totaal < 5% van ons cohort ontbrekende gegevens heeft voor risicofactoren, worden alleen patiënten met volledige waarden voor alle risicofactoren opgenomen (andere worden weggegooid).

Als > 5% van het cohort gegevens mist voor een risicofactor, worden de ontbrekende gegevens geïmputeerd met behulp van meervoudige imputatie.

Als bij > 50% van de patiënten een risicofactor ontbreekt, wordt de variabele niet meegenomen in de analyse.

Feature Engineering/Data Reductie: We zullen ook testen of combinaties van covariabelen die als één covariabele worden beschouwd, de modelprestaties verhogen. Dit omvat de COVID-19-ziekte-index (combinatie van hyperinflammatoire markers, PaO2:FiO2-index op het moment van intubatie, waarvoor vasopressoren nodig zijn op het moment van intubatie, en Oxygenatie-index) en het naleven van standaard ARDS-behandelingsprotocollen (Driving Pressure, ongeacht of u minder dan 6-8 cc/kg voorspeld lichaamsgewicht en al dan niet in buikligging).